UMAP projection 那么，UMAP带来了什么？最重要的是，UMAP速度很快，在数据集大小和维度方面都可以很好地扩展。...此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构。这可以归因于UMAP强大的理论基础，使得算法能够更好地在强调局部结构与全局结构之间取得平衡。 1....UMAP vs t-SNE 在深入探讨UMAP背后的理论之前，让我们看一下它在现实世界的高维数据上的表现。...它有效地控制UMAP如何平衡局部结构与全局结构 ：较小的值将通过限制在分析高维数据时考虑的相邻点的数量来推动UMAP更多地关注局部结构，而较大的值将推动UMAP代表全局结构，同时失去了细节。...UMAP vs t-SNE 2.0 与t-SNE相比，UMAP的输出最大的区别在于局部结构和全局结构之间的平衡，UMAP 通常更擅长在最终投影中保留全局结构。
分享是一种态度 最近在画UMAP的时候发现有的时候细胞亚群的注释与点重合颜色上不是很搭配，同事提出让注释“支棱”起来，首先想到的是ggforce中的geom_mark_ellipse，实践中遇到一些问题...library(ggforce) ##InstallData("pbmc3k") data("pbmc3k") points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap..._1, y=UMAP_2, label=cluster, col=cluster), inherit.aes = F) + NoLegend() 版本一...对每一个cluster计算一个尽量小的置信椭圆 用置信椭圆上的点来画geom_mark_ellipse points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap..._1", two="UMAP_2") DimPlot(pbmc3k.final) + geom_mark_ellipse(data=ell, aes(x=X1, y=X2, label=cluster
UMAP是一个开源的Python库，可以帮助可视化降维。 在本文中，我们将探讨UMAP提供的一些功能。 让我们开始… 安装所需的库 我们将首先使用pip安装UMAP库。...pip install umap-learn 进口所需的库 在这一步中，我们将导入加载数据集和可视化降维所需的库。...import umap from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import...penguins = penguins.dropna() penguins.species_short.value_counts() reducer = umap.UMAP() penguin_data...projection of the Penguin dataset', fontsize=24) 只需要以上几步，我们就可以绘制出降维的图形，也可以尝试使用不同的数据集进行降维并使用UMAP绘图。
其实在教程：为什么CD4阳性T细胞并不是表达CD4最多的，分享过这个技巧，不过标题不够醒目，所以大家很难记忆它，换个马甲再来一次， 这次很明确的告诉你是在在umap图上面叠加基因表达量。...就是为了回答交流群小伙伴的提问： 这个umap里面，叠加了FeaturePlot看一个基因表达信息。...",label = TRUE) unique(Idents(sce)) sce$celltype = Idents(sce) # 2.单细胞分析基本流程 ---- # 主要是拿到 tSNE和Umap...',label = T,repel = T, group.by = 'celltype') pos=sce.all@reductions$umap@cell.embeddings...pos=pos[sce.all@assays$RNA@counts[gene,]>1,] head(pos) p1+geom_point(aes(x=UMAP_1,y=UMAP_2),
此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构。这可以归因于UMAP强大的理论基础，使得算法能够更好地在强调局部结构与全局结构之间取得平衡。1....UMAP vs t-SNE在深入探讨UMAP背后的理论之前，让我们看一下它在现实世界的高维数据上的表现。...UMAP根据到每个点的第 n 个最近邻点的距离在本地选择半径来克服这个困难。UMAP然后通过随着半径的增长降低连接的可能性来使图形fuzzy。...它有效地控制UMAP如何平衡局部结构与全局结构 ：较小的值将通过限制在分析高维数据时考虑的相邻点的数量来推动UMAP更多地关注局部结构，而较大的值将推动UMAP代表全局结构，同时失去了细节。...UMAP vs t-SNE 2.0与t-SNE相比，UMAP的输出最大的区别在于局部结构和全局结构之间的平衡，UMAP 通常更擅长在最终投影中保留全局结构。
接下来我么看下在R语言是如何实现UMAP的算法的。首先就是安装umap包，具体的就是install.packages(“umap”)。...然后是其主要的函数，在包中只有三个函数：umap.defaults，predict, umap。 首先，我们看下umap.defaults，这就是模型的配置函数了。它有有一个默认的配置列表： ?...umap_learn_args：这个参数就牛了，他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。 那么介绍这么参数，怎么取自定义呢。...我们再看下核心训练函数umap。 ? 其中主要的就是method参数，有两个：naïve纯R语言编写；umap-learn需要调用python包。...summary iris.umap head(iris.umap$layout)#获取数据矩阵 ?
在进行UMAP可视化时，经常使用scanpy.pl.umap()来进行可视化，但是有时不能画出我们想要的结果，这时应该怎么办呢？...我们通过实例数据集进行演示，代码如下： import scanpy as sc #读取实例数据集 data=sc.datasets.pbmc68k_reduced() #umap可视化 sc.pl.umap...(data,color='louvain') 可视化结果： 1.为每个细胞亚群指定特定颜色 代码如下： sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000...#00FFFF",'8':"#00C2FF", '9':"#0047FF", '10':"#AD00FF"}) 可视化结果： 2.为每个细胞亚群进行美化 代码如下： sc.pl.umap...color_map='winter',add_outline=True) 可视化结果： 7.查看指定某种细胞类型在亚群中的密集度 代码如下： sc.pl.embedding_density(data,key='umap_density_bulk_labels
ldat <- ReadVelocity(file = test.loom") emat <- ldat$spliced nmat <- ldat$unspliced 2.提取原有的用seurat做的UMAP...emb <- seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings # Estimate the cell-cell distances cell.dist <-...as.dist(1-armaCor(t(seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings))) 3.将RNA velocity的细胞的名字改成原有的seurat...fit.quantile=fit.quantile, n.cores=24) 5.提取原seurat对象的UMAP...<- as.list(ggplot_build(gg)$data[[1]]$colour) names(colors) <- rownames(emb) 6.将velocity画在原有的seurat的UMAP
它拥有第一版所支持的所有功能： umap2emulate：USB设备枚举 umap2scan：用于设备支持的USBhost扫描 umap2detect：USBhost操作系统检测（尚未实现） umap2fuzz...目前是使用pip进行安装： $ pipinstall git+https://github.com/nccgroup/umap2.git#egg=umap2 附属功能 Umap2的附属功能列在setup.py...文件中，并且会与Umap2一起安装。...$ umap2emulate -P fd:/dev/ttyUSB0 -C ~/my_mass_storage.py 将来会有一个详细的添加设备的指南，同时，用户可以在umap2/dev/目录下查看umap2...中启动kitty fuzzer，并提供第一阶段生成的stages： $ umap2kitty -s keyboard.stages 3、开启fuzz模式的umap2键盘仿真 $ umap2fuzz -P
在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置 ，颜色 ，大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法，本次再介绍一种更惊艳的umap图。...single-cell transcriptomic response of murine diabetic kidney disease to therapies 文献中有一张主图中绘制的细胞大群及亚群的umap...二 plot1cell 函数 1，绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息，然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype...circ_data, group = "orig.ident", colors = rep_colors, track_num = 3) 到这里就完成了主图umap...三 添加细胞亚型umap 至于最后一点，其实可以用将AI / PS等工具将各个亚型小图的umap PS弄上去，但是这里还是给出使用代码的方式。
(UMAP) 如何工作的？ 分析 UMAP 名称 让我们从剖析 UMAP 名称开始，这将使我们对算法应该做什么有一个大致的了解。...上面对算法的描述可能会对我们理解它的原理有一点帮助，但是对于UMAP是如何实现的仍然没有说清楚。为了回答“如何”的问题，让我们分析UMAP执行的各个步骤。...UMAP的工作现在完成了，我们得到了一个数组，其中包含了指定的低维空间中每个数据点的坐标。 Python中使用UMAP 上面我们已经介绍UMAP的知识点，现在我们在Python中进行实践。...我们将使用 UMAP 将维数从 64 降到 3。我已经列出了 UMAP 中可用的每个超参数，并简要说明了它们的作用。...监督的UMAP 正如本文开头所提到的，我们还可以以监督的方式使用UMAP来帮助减少数据的维数。
p4 <- p3 + geom_segment(aes(x = min(umap$UMAP_1) , y = min(umap$UMAP_2) , xend...xend = min(umap$UMAP_1) , yend = min(umap$UMAP_2) + 3), colour = "black", size=1,arrow...= arrow(length = unit(0.3,"cm"))) + annotate("text", x = min(umap$UMAP_1) +1.5, y = min(umap$UMAP_...= min(umap$UMAP_1) -1, y = min(umap$UMAP_2) + 1.5, label = "UMAP_2", color="black",size =...% group_by(cell_type) %>% summarise( UMAP_1 = median(UMAP_1), UMAP_2 = median(
查询的结果与文档片空间息息相关，所以可以使用像UMAP这样的可视化方法，将高维嵌入减少到更易于展示的2D进行可视化。
所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。...我们直接看看默认命名后的结果： 我自己觉得，我们复现后的降维聚类分群结果，理论上比文章的好看一点，这就是我先表达的结论：umap的单细胞可视化效果比tSNE好 不知道你是否认同呢？
我们的图虽然丑爆了，但是只需要它的降维聚类分群后的单细胞亚群的生物学名字是ok的，就不怕，因为我们做单细胞转录组数据分析的核心是给每个细胞一个合理的身份，而不是“屎上雕花”让这个umap或者tSNE图多好看
例如，UMAP可以在3min之内处理完784维，70000点的MNIST数据集，但是t-SNE则需要45min。此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构，这可以归因于UMAP强大的理论基础。...简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。...UMAP参数 UMAP中两个最常用的参数：n_neighbors 和min_dist，它们可有效地用于控制最终结果中局部结构和全局结构之间的平衡。 ?...它有效地控制了UMAP局部结构与全局结构的平衡，数据较小时，UMAP会更加关注局部结构，数据较大时，UMAP会趋向于代表大图结构，丢掉一些细节。 第二个参数是min_dist，点之间的最小距离。...UMAP无法分离两个嵌套的群集，尤其是在维数较高时。 ? UMAP在初始图形构造中局部距离的使用可以解释该算法无法处理情况的原因。
本文介绍三种常用降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 Python 实现。 数据集 提取游戏音频 5.7W 段，提取声音指纹特征，放在 fea.json 文件中用于测试。...tsne.fit_transform(np.array(fea_list))plt.scatter(new_data[:, 0], new_data[:, 1])plt.show()pass 测试效果 Umap...UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction，一致的流形逼近和投影以进行降维）。...一致的流形近似和投影（UMAP）是一种降维技术，类似于t-SNE，可用于可视化，但也可用于一般的非线性降维。...mt.json_load('fea.json')fea_list = list(fea_info.values())data = scaler.fit_transform(fea_list)reducer = umap.UMAP
通过每个球对应于给定cluster中的一个克隆型，球的大小与celltype中该克隆的细胞数量成正比，且对应的位置与UMAP图近似。...获取期刊经典颜色 library(scales) #展示颜色 load("combined_seurat_T.RData") head(seurat_T,2) 二 scRepertoire可视化 使用常规方式在umap...legend_text_size = 3, #legend 标签大小 legend_position = "top right" , #legend的位置 ，可以根据umap...3.3 调整scRNA umap颜色 上面的注2提到颜色顺序的问题，由于vizAPOTC函数包装的比较“严”，这里通过重新定义factor的顺序完成scRNA的颜色修改，使之与clone的颜色一致 。..."CD8A+ Proliferating")) p2 <- DimPlot(sce.T, reduction = '<em>umap</em>
这篇推文的目的是探索一些重要参数对后续分群UMAP可视化的影响。参数主要考虑：高变基因个数；pca维数；UMAP中的n_neighbors，min_dist和dims参数。...它有效地控制了UMAP如何平衡局部结构和全局结构--低值会促使UMAP在分析高维数据时，通过约束考虑的邻点数量，更加关注局部结构，而高值则会促使UMAP倾向于表示大局结构，同时失去精细的细节。...这个参数控制了UMAP将点紧密地聚集在一起的程度，数值越低，嵌入的点就越紧密。更大的min_dist值会使UMAP将点更松散地包装在一起，而专注于保存广泛的拓扑结构。...UMAP参数中的n_neighbors的影响 n_neighbors为50： 具体参数： 高变基因3000； pca维数50； UMAP参数：n_neighbors为50，min_dist为0.3，dims...不会影响分群，只会影响UMAP可视化的参数： UMAP参数中的n_neighbors，min_dist和dims这三个参数，是不会影响细胞的本质属性的，只是影响UMAP可视化的图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
